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    高端服務(wù)業(yè)的空間分布、空間溢出及對工業(yè)升級的影響

    2019-03-27 05:54:22吳遠(yuǎn)仁李淑燕
    商業(yè)研究 2019年3期
    關(guān)鍵詞:省份高端服務(wù)業(yè)

    吳遠(yuǎn)仁,李淑燕

    (1.泉州師范學(xué)院 陳守仁商學(xué)院,福建 泉州 362000; 2.中國社會科學(xué)院 數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所,北京 100732)

    內(nèi)容提要:本文運用新經(jīng)濟地理模型,考察高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的作用機制,發(fā)現(xiàn)三者間呈U型曲線關(guān)系,即當(dāng)區(qū)域間空間溢出的強度保持不變時,高端服務(wù)業(yè)集聚程度的提高能夠推動工業(yè)的加速升級;而提升高端服務(wù)業(yè)空間外溢強度,可以全面提高整個經(jīng)濟體工業(yè)升級速度。進一步利用我國30個省份2003-2016年空間面板數(shù)據(jù)進行驗證,結(jié)果表明:中國各省份工業(yè)升級的空間正相關(guān)性顯著;中國高端服務(wù)業(yè)集聚水平較低,在省域間沒能對工業(yè)升級產(chǎn)生促進作用,甚至拖累了工業(yè)升級的速度,但在時間層面上顯著促進工業(yè)升級;高端服務(wù)業(yè)空間溢出在空間和時間層面全面地促進了工業(yè)升級;FDI和創(chuàng)新環(huán)境變量在區(qū)域?qū)用嫱侠?、在時間層面促進工業(yè)升級;政府干預(yù)變量在區(qū)域?qū)用嫔巷@著促進、在時間層面上阻礙了工業(yè)升級。

    高端服務(wù)業(yè)隸屬于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè),具有明顯的溢出效應(yīng),對一個國家或地區(qū)戰(zhàn)略資源具有強大的控制力,是提高整體經(jīng)濟競爭力和控制力的服務(wù)行業(yè)的集合體[1]。合理優(yōu)化高端服務(wù)業(yè)的空間布局將推動中國工業(yè)在全球價值鏈治理體系下向中高端躍升,有益于促使中國工業(yè)由生產(chǎn)型工業(yè)轉(zhuǎn)型為服務(wù)型工業(yè)[2]。作為工業(yè)的上游產(chǎn)業(yè),高端服務(wù)業(yè)地域分布的變化,以及高端服務(wù)業(yè)空間溢出可能會對要素配置效率及區(qū)域工業(yè)升級產(chǎn)生影響。因此,科學(xué)評價高端服務(wù)業(yè)空間布局、空間溢出對工業(yè)升級的影響,是當(dāng)前工業(yè)升級以及高端服務(wù)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)實踐中亟待解答的問題。

    一、文獻(xiàn)綜述

    有關(guān)服務(wù)業(yè)特別是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布影響工業(yè)升級特別是工業(yè)中的制造業(yè)升級的研究成果頗為豐富。大部分觀點表明,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間聚集對制造業(yè)升級有利[3-4]。藤田昌久和蒂斯(2004)[5]構(gòu)建的內(nèi)生增長模型發(fā)現(xiàn),某一地區(qū)創(chuàng)新部門的集聚可以增加工業(yè)部門的產(chǎn)品種類,促進整個經(jīng)濟體的經(jīng)濟增長;Eswarn和Kotwal(2002)[6]指出,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)具有強大的技術(shù)溢出效應(yīng),可以提高工業(yè)的勞動生產(chǎn)率,促進經(jīng)濟增長。Simmie和Strambach(2006)[7]的研究指出,城市知識密集型服務(wù)業(yè)的集聚及其背后的知識分工,不同程度地加強了當(dāng)?shù)毓I(yè)的技術(shù)升級和轉(zhuǎn)型發(fā)展。在實證方面,顧乃華(2011)[8]發(fā)現(xiàn)中國城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對制造業(yè)的溢出效應(yīng)具有顯著的區(qū)域邊界,省級生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚與其管轄范圍內(nèi)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)關(guān)系不明顯,但市級層面則存在顯著相關(guān)性。詹浩勇和馮金麗(2014)[9]實證研究發(fā)現(xiàn),中國的區(qū)域中心城市和前工業(yè)化城市已經(jīng)顯示出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚正向地影響了工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。盧飛和劉明輝(2016)[10]分析了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響制造業(yè)升級的三重效應(yīng),表明其影響呈倒“U”型并使其他變量對制造業(yè)升級的影響存在門限特征。紀(jì)玉俊和丁科華(2015)[11]利用中國2004-2011年中國省級面板數(shù)據(jù),采用門檻回歸模型檢驗了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與制造業(yè)升級間的非線性關(guān)系,表明前者對后者具有顯著的門檻效應(yīng)。楊林生和曹東坡(2017)[12]研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)集聚可以幫助勞動密集型和資本密集型制造業(yè)打破低端鎖定而實現(xiàn)升級發(fā)展,但對技術(shù)密集型制造業(yè)升級的影響并不顯著。然而,上述文獻(xiàn)未能考慮工業(yè)升級存在的空間效應(yīng),缺乏對空間因素的研究,結(jié)果可能存在一定的偏差。

    已有文獻(xiàn)尚未綜合考慮高端服務(wù)業(yè)空間布局、空間溢出兩個方面因素作用于工業(yè)升級的內(nèi)在機制,基于中國情境的實證檢驗也相對缺乏。張晴云等(2018)[13]研究發(fā)現(xiàn)制造企業(yè)所產(chǎn)生的創(chuàng)新績效與其臨近城市的服務(wù)業(yè)集聚跨區(qū)溢出具有明顯的相關(guān)關(guān)系。目前,國內(nèi)針對高端服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)進行研究的僅有宣燁(2012)、盛豐(2014)、詹浩勇和馮金麗(2016)等利用城市空間面板數(shù)據(jù)模型,分析了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對制造業(yè)效率的空間溢出效應(yīng),這種溢出效應(yīng)不僅影響了本地區(qū)制造業(yè)的升級,而且也可能影響了周邊地區(qū)制造業(yè)的升級。但就高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的作用機制而言,這些研究僅僅是初步的,而且很多模型往往是將服務(wù)業(yè)的空間溢出當(dāng)作外部變量,沒有將其納入到影響經(jīng)濟增長的內(nèi)生性因素當(dāng)中。與已有文獻(xiàn)相比,本文的貢獻(xiàn)在于:(1)利用新經(jīng)濟地理學(xué)理論構(gòu)建高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級的關(guān)系模型,闡釋高端服務(wù)業(yè)空間分布與空間溢出對工業(yè)升級影響的微觀機制。(2)考慮高端服務(wù)業(yè)空間分布與工業(yè)升級的空間效應(yīng),構(gòu)建的空間計量經(jīng)濟學(xué)模型基本上消除省域間空間效應(yīng)的影響。(3)引入高端知識開放度反映高端服務(wù)業(yè)區(qū)域間知識溢出強度,發(fā)現(xiàn)高端服務(wù)業(yè)區(qū)域間知識溢出不管是在區(qū)域?qū)用孢€是時間層面均極大地促進了工業(yè)升級。

    二、高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出及其對工業(yè)升級影響的理論機制

    (一)模型假設(shè)

    高端服務(wù)業(yè)作為生產(chǎn)性的知識密集型服務(wù)業(yè)集合體,其產(chǎn)出具有高知識含量的特點,故將其產(chǎn)出看作是高端知識產(chǎn)出,并作為企業(yè)投入生產(chǎn)的要素,是經(jīng)濟生產(chǎn)的重要資源。而高端知識具有較強的溢出效應(yīng),降低高端服務(wù)業(yè)生產(chǎn)成本,進而降低區(qū)域工業(yè)成本,促使區(qū)域工業(yè)轉(zhuǎn)型升級。高端知識外溢水平受眾多復(fù)雜因素的影響,其溢出通道比較特殊,但毋庸置疑的是區(qū)際間高端知識外溢水平與區(qū)際間高端服務(wù)業(yè)務(wù)交流的頻次成正相關(guān)。區(qū)際間高端服務(wù)業(yè)務(wù)交流越頻繁,區(qū)際間高端知識的外溢水平就更高。受高端服務(wù)業(yè)務(wù)的難易程度或交易成本的影響,區(qū)際間高端知識的溢出主要受到政策法規(guī)、專利制度、文化習(xí)俗、交易風(fēng)險等的影響,在本文中,這些影響因素統(tǒng)稱為高端知識開放度,用λ表示。

    農(nóng)業(yè)部門只使用勞動力作為生產(chǎn)要素,其產(chǎn)出為同質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品,且具有規(guī)模收益不變和完全競爭的特征。假設(shè)每單位農(nóng)產(chǎn)品價格為pA,需要投入aA單位勞動力,區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的交易成本為零。

    工業(yè)部門的特點是規(guī)模報酬遞增和壟斷競爭,生產(chǎn)的產(chǎn)品也具有差異化特點。工業(yè)品在本地區(qū)內(nèi)交易時沒有運輸成本,而跨區(qū)交易時存在τ-1(τ≥1)單位產(chǎn)品的“冰山”運輸成本。假設(shè)每個工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)差異化的工業(yè)品,每個差異化工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)需要aM單位勞動力作為可變投入和一個單位高端知識作為固定投入。因此,工業(yè)企業(yè)的成本函數(shù)為π+waMx,其中π是高端知識收益率,w是勞動力工資,x是工業(yè)產(chǎn)品的產(chǎn)出數(shù)量。

    高端服務(wù)業(yè)使用熟練技術(shù)工人作為投入要素,生產(chǎn)高端知識。由于高端知識具有跨期溢出的特點,促使高端知識的創(chuàng)造成本呈遞減趨勢。假設(shè)區(qū)域內(nèi)的高端知識存量能夠完全被利用,而區(qū)域外高端知識存量的可利用程度取決于區(qū)際間高端知識溢出程度的大小,而高端知識溢出程度f(λ)與高端知識開放度λ呈正相關(guān),即f(λ)是高端知識開放度λ的增函數(shù)。為了模型的易操作性,采用f(λ)=(1+λ)/2[14]。

    假設(shè)東部和西部的資源稟賦、技術(shù)和交易水平等方面沒有差異,消費者偏好均具有總效用和子效用的雙層效用,且沒有差異??傂в煤瘮?shù)U由CD函數(shù)表示,其是指消費者根據(jù)自己的收入以一定比例購買農(nóng)產(chǎn)品和工業(yè)品的效用。其中,CA代表消費者消費的同質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品量或效用;CM代表消費者消費的不同差異化工業(yè)品組合的量或效用。子效用函數(shù)CM由不變的替代彈性函數(shù)(即CES函數(shù))表示,其指的是消費者消費一組差異化工業(yè)產(chǎn)品的效用。因此,雙層效用函數(shù)如式(1)所示:

    (1)

    其中,東部和西部工業(yè)品種類數(shù)分別為n和n*,整個經(jīng)濟體工業(yè)品種類總數(shù)為nW=n+n*;消費者對工業(yè)品和農(nóng)產(chǎn)品的支出份額分別為μ和(1-μ);ci代表消費者消費第i種工業(yè)品的數(shù)量;σ是新經(jīng)濟地理學(xué)中的一個重要變量,代表了不同工業(yè)產(chǎn)品之間的替代彈性,并假定不同工業(yè)產(chǎn)品之間的替代彈性是相同的。σ直接決定了地區(qū)之間產(chǎn)業(yè)集聚能力的大小,是影響地區(qū)差異的重要因素。由于假設(shè)每一種差異化工業(yè)產(chǎn)品都使用一個單位的高端知識,故高端知識間的替代彈性也是σ。

    最大化消費者效用所受到的限制是:

    (2)

    (二)模型的短期均衡

    1.農(nóng)業(yè)部門

    通過使用農(nóng)業(yè)部門的aA單位勞動投入作為估值單位,可以得到:

    (3)

    2.工業(yè)部門

    (1)企業(yè)產(chǎn)出量決定。消費者的消費受到其收入的約束并追求消費總效用最大化。以東部為例,根據(jù)總效用最大化一階條件,東部總支出為E,則東部對工業(yè)品的支出為μE,它等于東部的勞動力工資總和加上高端知識收益之和,然后扣掉高端知識的創(chuàng)造性投資。再根據(jù)子效用最大化一階條件,可以得到東部對工業(yè)品j的消費量①:

    (4)

    其中,pj表示工業(yè)品j的價格。由于工業(yè)品j同時供應(yīng)給東部和西部兩個市場,且工業(yè)品在兩個地區(qū)間運輸時具有“冰山”運輸成本,故工業(yè)品j的產(chǎn)出數(shù)量為:

    (5)

    (2)工業(yè)品價格的決定。工業(yè)企業(yè)在壟斷競爭市場中可以自由出入,達(dá)到短期均衡時,所有工業(yè)產(chǎn)品的產(chǎn)量及其價格都處在均衡水平,凈利潤為零,工業(yè)產(chǎn)品的價格采用邊際成本加成法進行定價。對東部工業(yè)企業(yè)而言,由于跨區(qū)交易具有“冰山”運輸成本,所以,西部的東部工業(yè)品價格是東部工業(yè)品價格的τ倍,即②:

    (6)

    在壟斷競爭市場與邊際成本加成定價法情況下,由于工業(yè)品具有差異化的特征,不同的工業(yè)品具有一定壟斷利潤,工業(yè)產(chǎn)品的均衡價格高于完全競爭的市場均衡價格。每個工業(yè)產(chǎn)品使用一個單位高端資源投入作為固定成本,使用aM單位的勞動力投入作為可變成本,因此每增加一個單位工業(yè)產(chǎn)品將會增加waM可變成本。根據(jù)p=waM/(1-1/σ),工業(yè)品單位價格中固定成本占比為1/σ,可變成本占比為1-1/σ。所以,工業(yè)產(chǎn)品的均衡價格扣除可變成本后,還包括高端資源的收入部分,被稱為“加價”(make-up)。

    (三)高端服務(wù)部門空間分布、空間溢出與工業(yè)升級

    (7)

    由于高端知識存在較強的外溢性,東部(或西部)的高端知識存量與東部熟練技術(shù)工人的知識存量以及西部熟練技術(shù)工人的知識存量的溢出量呈正相關(guān)。因此,設(shè)h(i)為某熟練技術(shù)工人i的知識存量,則兩個區(qū)域各自的總知識資本存量分別為:

    (8)

    其中,β是衡量技術(shù)工人高端知識溢出程度的參數(shù),0<1<β;同時,f(λ)衡量東部和西部間高端知識外溢的強度。因此,東部和西部的高端知識與熟練技術(shù)工人的知識存量相關(guān)。為使問題簡化,假設(shè)這種高端知識存量可以用工業(yè)部門的產(chǎn)品類別M進行替代,即h(i)=M。因此,根據(jù)式(8),東部和西部的高端知識存量為:

    (9)

    由于f(λ)=(1+λ)/2,0≤λ≤1,則1/2≤f(λ)≤1。因此,當(dāng)λ=1時,f(λ)=1,高端知識成為整個經(jīng)濟區(qū)域的公共品,東部和西部均能完全共享,則有K=M和K*=M。也就是說,此時每個地區(qū)的高端知識存量等于新產(chǎn)品的數(shù)量,這些高端知識存量促進了工業(yè)企業(yè)的技術(shù)進步而獲得升級發(fā)展。我們可以將問題一般化為Kd=Mg[rL+f(λ)(1-rL)],d代表東部(或西部),g代表東西部間熟練技術(shù)工人分布rL的函數(shù),當(dāng)f(λ)為定值時,可以得到g為嚴(yán)格凸的增函數(shù),即有g(shù)′>0,g″>0,且有g(shù)(0)=0,g(1)=1。我們可以清晰地得到其經(jīng)濟學(xué)含義為:區(qū)域高端知識產(chǎn)出效率隨著區(qū)域熟練技術(shù)工人比重增加而提高,且呈現(xiàn)不斷加速態(tài)勢,說明高端知識收益具有遞增特性。因此,Kd函數(shù)具有明顯的經(jīng)濟學(xué)含義:當(dāng)整個經(jīng)濟體中兩區(qū)域(東部和西部)為對稱分布時,那么一個必然的結(jié)果是,任何地區(qū)的高端知識存量僅由熟練技術(shù)工人的空間集聚狀態(tài)決定(這可通過區(qū)域內(nèi)各部門勞動力的自由流動來保證)。根據(jù)式(9),得兩個區(qū)域高端知識產(chǎn)出數(shù)量為:

    東部:Z=Mg[rL+f(λ)(1-rL)]rL;西部:Z*=Mg[(1-rL)+f(λ)rL](1-rL)

    (10)

    假設(shè)工業(yè)企業(yè)得到某高端知識后生產(chǎn)出來的最終產(chǎn)品能夠一直壟斷該領(lǐng)域。因此,衡量工業(yè)升級的新制造產(chǎn)品數(shù)量等于新產(chǎn)生的高端知識數(shù)量,用表達(dá)式表達(dá)有:

    (11)

    令g(rL)≡g[rL+f(λ)(1-rL)],g*(rL)≡g[(1-rL)+f(λ)rL],可以得到整個經(jīng)濟體中工業(yè)產(chǎn)品升級的增長率為:

    (12)

    式(12)清楚表明,工業(yè)升級的增長率是高端服務(wù)業(yè)空間分布和空間溢出的函數(shù)。對式(12)進行深入分析,可以得到兩個有意義的命題:

    命題1③:由于f(λ)=(1+λ)/2,當(dāng)f(λ)≠1(或者λ<1),即高端知識不能在區(qū)域間充分溢出時,H(rL,f(λ))是一條以rL=1/2為對稱軸的U型曲線。其具有明確的經(jīng)濟學(xué)含義:當(dāng)高端知識不能在區(qū)域間充分溢出時,如果高端服務(wù)業(yè)主要聚集于某個區(qū)域(假設(shè)為東部),那么隨著高端服務(wù)業(yè)集聚度的提高(即rL>1/2且逐漸增大),整個經(jīng)濟體工業(yè)升級的速度將不斷提高,并且其升級的增速也會越來越快;相反,當(dāng)高端服務(wù)業(yè)跨區(qū)域?qū)ΨQ分布(即rL=1/2)時,則此時整個經(jīng)濟體的工業(yè)升級速度最小。

    命題2④:給定rL,如果f(λ)提高,則有H(rL,f(λ))上升。當(dāng)f(λ)=1時,無論rL取何值,H(rL,f(λ))≡1。該命題同樣具有明確的經(jīng)濟學(xué)含義:高端服務(wù)業(yè)集聚程度rL固定的情況下,提高區(qū)域間高端知識的溢出強度,整個經(jīng)濟體工業(yè)升級的速度也將隨著增加。

    根據(jù)命題1和命題2,可以繪制工業(yè)升級速度H(rL,f(λ))與高端服務(wù)業(yè)集聚程度rL以及高端知識溢出強度f(λ)的圖形如圖1所示。

    圖中橫軸和縱軸分別代表整個經(jīng)濟體中高端服務(wù)業(yè)空間分布rL和工業(yè)升級速度H(rL,f(λ)),兩條U型曲線代表更高(虛U型曲線)和更低(實U型曲線)高端知識溢出水平下高端服務(wù)業(yè)集聚程度與工業(yè)升級速度的關(guān)系,體現(xiàn)了命題1的內(nèi)容。與此同時,隨著高端知識在區(qū)域間溢出強度f(λ)的增加,工業(yè)升級的速度曲線H(rL,f(λ))逐漸上升,且逐漸變得更為平緩,直至當(dāng)高端知識在區(qū)域間完全流動和充分共享即f(λ)=1時,工業(yè)升級速度H(rL,f(λ))曲線演變成一條水平直線,此時H(rL,f(λ))≡1,這體現(xiàn)了命題2的內(nèi)容。因此,圖1直觀體現(xiàn)了高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的影響方向與大小。

    圖1 高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級關(guān)系曲線

    三、實證分析

    (一)數(shù)據(jù)來源

    根據(jù)原毅軍等(2011)[16]、湛軍(2014)[17]等的做法,結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,在產(chǎn)業(yè)層面上將信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)、金融業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)四個產(chǎn)業(yè)認(rèn)定為高端服務(wù)業(yè)。西藏由于數(shù)據(jù)殘缺較嚴(yán)重,故以除西藏外中國大陸30個省份作為研究對象。文中除了FDI指標(biāo)所用數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)外,其他指標(biāo)所用數(shù)據(jù)全部來自《中國經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》。

    (二)我國高端服務(wù)業(yè)空間分布和工業(yè)升級的空間特性

    1.高端服務(wù)業(yè)的空間分布特征

    本文研究高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出及其對工業(yè)升級的影響,高端服務(wù)業(yè)空間分布特征用區(qū)位熵表示,具體采用高端服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)進行測算,其公式為:

    (13)

    其中,i代表省份,j代表高端服務(wù)業(yè),Eij和Ei分別為i省份高端服務(wù)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)和所有行業(yè)的從業(yè)人員數(shù),Ekj和Ek分別為中國大陸地區(qū)除西藏外30個省份高端服務(wù)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)和所有行業(yè)的從業(yè)人員數(shù)。LQij>1表示i省份高端服務(wù)業(yè)集聚度較高,專業(yè)化水平也較高,具體計算結(jié)果如表1所示。

    從表1可見,區(qū)位熵最大的省份是我國的三個直轄市:北京、上海和天津,各年區(qū)位熵均大于1,且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他省份。另外,東部的遼寧、廣東,西部的陜西、青海、寧夏在大部分年份的區(qū)位熵系數(shù)也大于1。同時我們發(fā)現(xiàn),2016年與2003年比較,30個省份的高端服務(wù)業(yè)區(qū)位熵中只有北京、天津、河北、遼寧、黑龍江、上海、福建、山東、海南、四川、陜西、寧夏等省份保持微弱上升之勢,而其他18個省份高端服務(wù)業(yè)區(qū)位熵則呈下降趨勢,說明我國高端服務(wù)業(yè)空間分布總體上還比較分散,在許多省份中的集聚度甚至有下降之勢。

    2.工業(yè)升級速度的探索性空間分析

    由式(12)可知,工業(yè)升級速度是高端服務(wù)業(yè)空間分布和空間溢出的函數(shù)。而等式(11)表明工業(yè)升級可以用新產(chǎn)品種類數(shù)占工業(yè)產(chǎn)品種類數(shù)的比例來表示。因此,工業(yè)升級采用工業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入率指數(shù)衡量,具體用工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的比例。

    為檢驗我國工業(yè)升級速度是否存在空間相關(guān),采用Anselin(2006)[18]提出的全局Moran’s I指數(shù)測度任一區(qū)域與它的臨近區(qū)域的關(guān)聯(lián)程度,其定義式為:

    (14)

    因此,有1≤Moran’s I≤1,當(dāng)Moran’s I>0時呈空間正相關(guān),值越大正相關(guān)性越強;當(dāng)Moran’s I<0時呈空間負(fù)相關(guān),值越小負(fù)相關(guān)性越強;Moran’s I=0則不存在自相關(guān)性,屬性值是隨機分布的。

    使用軟件OpenGeoda計算2003-2016年我國工業(yè)升級的Moran’s I值,結(jié)果如表2。

    表1 2003-2016年中國30個省份高端服務(wù)業(yè)區(qū)位熵

    表2 2003-2016年中國工業(yè)升級的Moran’s I值

    表2顯示,中國工業(yè)升級速度的全局Moran’s I值均大于0,大多數(shù)年份通過了10%以下的P值檢驗,且近五年的Moran’s I值均保持在0.35以上,P值通過了5%的檢驗,已經(jīng)由2003年的0.1129提升至2016年的0.4110,說明中國工業(yè)升級速度在省級間具有顯著的空間正相關(guān)性,存在地理集聚性,并有不斷增強的趨勢。但2006、2009兩年工業(yè)升級速度的全局Moran’s I值沒有通過顯著性檢驗,對這兩年工業(yè)升級速度進行局部Moran’s I檢驗,發(fā)現(xiàn)在所研究的30個省份中,2006和2009年分別有53.3%和70%省份表現(xiàn)出空間正相關(guān)性。因此,總體而言,中國省級之間的工業(yè)升級速度具有空間正相關(guān)性,相鄰省份之間的工業(yè)發(fā)展緊密相關(guān),且相關(guān)性具有增強趨勢。

    3.其他解釋變量

    高端服務(wù)業(yè)空間溢出指標(biāo)采用區(qū)際經(jīng)濟開放度指標(biāo)來衡量,區(qū)際經(jīng)濟開放度是新經(jīng)濟地理中衡量區(qū)際貿(mào)易和區(qū)際資本流動的一個重要因素,采用張應(yīng)武(2011)[19]的做法,用各省份市場整合與分割角度進行測算。

    工業(yè)升級速度除了受高端服務(wù)業(yè)空間分布和空間溢出影響,其他很多因素對工業(yè)升級的影響也不容忽視。結(jié)合中國工業(yè)發(fā)展實際,引入3個控制變量:一是外商直接投資FDI,用以考察FDI的溢出效應(yīng)對工業(yè)企業(yè)技術(shù)水平提高的影響[20],進而影響該地區(qū)的工業(yè)升級。采用外商投資企業(yè)投資總額占固定資產(chǎn)投資完成額的比重作為代理變量。二是政府的干預(yù),中國的經(jīng)濟體制經(jīng)歷了計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟體制轉(zhuǎn)型的發(fā)展過程,在這個過程中政府扮演著非常重要的作用,對中國工業(yè)升級乃至整個經(jīng)濟的發(fā)展影響巨大。采用最終消費支出中政府消費支出的比重表示。三是區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境,良好的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境為工業(yè)升級提供必備的外部條件,各地區(qū)只有通過不斷創(chuàng)新工業(yè)發(fā)展配套的生產(chǎn)技術(shù)、管理技術(shù)、專利等,才能有力地促進工業(yè)的升級發(fā)展。采用各省份的技術(shù)市場成交額與全國技術(shù)市場成交額的比值來表示。

    4.空間面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定

    我們設(shè)定最常用的兩種空間面板數(shù)據(jù)模型如下。

    空間面板滯后模型(SLPDM):

    lnGSit=α+ρWlnGSit+α1lnJJit+α2lnKFDit+α3lnFDIit+α4lnZFit+α5lnCXit+μit

    空間面板誤差模型(SEPDM):

    lnGSit=α+α1lnJJit+α2lnKFDit+α3lnFDIit+α4lnZFit+α5lnCXit+μit

    μit=λWμit+εit

    其中,i代表省份,t代表時間,GS代表工業(yè)升級的速度,JJ代表高端服務(wù)業(yè)區(qū)位熵,KFD代表開放度,F(xiàn)DI代表外商直接投資,ZF代表政府干預(yù),CX代表區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境。

    表3 OLS殘差的Moran檢驗和LM檢驗

    表4 高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級關(guān)系模型估計結(jié)果

    注:***、**和*分別表示通過1%、5%和10%的顯著性檢驗。

    (三)模型選擇與估計

    對模型OLS回歸的殘差進行Moran 檢驗及LM檢驗,其結(jié)果如表3。2003-2016年模型的Moran’s I值均大于0,并且通過了Z值的統(tǒng)計檢驗,表明高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的影響模型具有顯著的空間正相關(guān)性,普通OLS回歸會使結(jié)果產(chǎn)生偏誤或失效,因此,必須考慮空間效應(yīng)的影響而采用空間面板數(shù)據(jù)模型進行回歸。OLS回歸殘差的四種LM檢驗值均通過顯著性檢驗,因此,模型既存在空間滯后影響,也存在空間誤差影響。另外,LMsar值大于LMerr值,穩(wěn)健的LMsar值大于穩(wěn)健的LMerr值,因此,空間滯后面板數(shù)據(jù)模型(SLPDM)優(yōu)于空間誤差面板模型(SEPDM)。此外,Baltagi(2005)[21]研究認(rèn)為,個體效應(yīng)不一定剛好是某種分布的隨機變量,在考慮采用固定效應(yīng)模型或者隨機效應(yīng)模型時,固定效應(yīng)模型往往更加切合實際需要,因此,本文采用固定效應(yīng)模型。在具體估計時還需要判定模型中是否存在空間和時間效應(yīng)問題,因此本文估計空間固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)、時空雙固定效應(yīng)三種空間面板數(shù)據(jù)模型。具體估計結(jié)果見表4。

    (四)模型結(jié)果分析

    從表4可以看出,SLPDM和SEPDM模型中時空雙固定模型的R平方估計值和對數(shù)似然值均最大,方差最小,很多變量在10%顯著性水平下檢驗顯著,優(yōu)先選擇時空雙固定模型。絕大多數(shù)解釋變量在空間固定、時間固定效應(yīng)模型也得到了10%以內(nèi)檢驗,表明模型同時存在空間固定效應(yīng)影響和時間固定效應(yīng)影響。同一解釋變量在SLPDM模型和SEPDM模型的三種固定效應(yīng)中估計的結(jié)果方向一致,數(shù)值也非常接近。因此,結(jié)合前面的LM檢驗,SLPDM模型優(yōu)于SEPDM模型,故下文主要根據(jù)SLPDM模型進行分析,并以時空雙固定模型為主,空間固定和時間固定模型輔助進行分析。

    表4的估計結(jié)果體現(xiàn)出以下幾個特征:

    第一,高端服務(wù)業(yè)的空間集聚只在時間固定模型中表現(xiàn)出對工業(yè)升級的促進作用,而在空間固定和時空雙固定模型中均表現(xiàn)出不顯著的抑制作用。我國高端服務(wù)業(yè)發(fā)展水平總體不高,前面分析發(fā)現(xiàn)其集聚程度也相對較低,近幾年來部分地區(qū)甚至出現(xiàn)倒退的現(xiàn)象。因此,當(dāng)前我國高端服務(wù)業(yè)的空間分布格局在省級區(qū)域?qū)用嫔媳容^分散,尚難以對工業(yè)升級產(chǎn)生明顯地促進作用,但隨著時間發(fā)展,高端服務(wù)業(yè)空間分布格局已經(jīng)逐漸產(chǎn)生對工業(yè)升級的促進作用。從數(shù)值來看,隨著時間推移,高端服務(wù)業(yè)集聚度每提高1%,工業(yè)升級的速度將提高0.213%。

    第二,高端服務(wù)業(yè)空間溢出的代理變量高端知識開放度方面,高端知識開放度在所有模型中均表現(xiàn)出對工業(yè)升級率非常顯著的促進作用,其促進作用從大到小依次為時空雙固定、地區(qū)固定、時間固定效應(yīng)模型,高端知識開放度每提高1%,工業(yè)升級速度將分別提高9.188%、0.387%、9.789%。因此,不管是在區(qū)域?qū)用孢€是時間層面,隨著我國服務(wù)業(yè)開放步伐逐漸加大,區(qū)域經(jīng)濟一體化的增強,區(qū)域間高端知識流動與利用更加便捷和高效,極大地促進了工業(yè)升級。而且,高端知識開放度的提高在區(qū)際層面比時間層面對工業(yè)升級的影響更加巨大,說明由于我國各省份間高端服務(wù)業(yè)發(fā)展程度存在較大差距,隨著區(qū)域間開放度或者區(qū)域經(jīng)濟一體化程度的提高,區(qū)域間知識流動更加流暢,各個省份能夠比較充分地利用周邊區(qū)域知識,從而促進本區(qū)域工業(yè)升級。

    第三,F(xiàn)DI在地區(qū)固定效應(yīng)模型中表現(xiàn)出了對工業(yè)升級速度顯著的抑制作用,而在時間固定效應(yīng)模型中則表現(xiàn)出明顯的促進作用。究其原因,以前我國許多地方政府盲目追求招商引資規(guī)模,經(jīng)常發(fā)生重數(shù)量而輕質(zhì)量的現(xiàn)象,不利于我國工業(yè)升級。但是,隨著中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整需要以及對外開放的全面深入,F(xiàn)DI流入總額不斷增加,F(xiàn)DI的流向逐漸由原有的偏向勞動密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,特別是流向高端服務(wù)業(yè)和高端工業(yè)的外資逐年增多,成為近年來外資投資的重要領(lǐng)域,故而在時間層面上顯著促進了工業(yè)升級。

    第四,政府的干預(yù)變量在地區(qū)固定效應(yīng)模型中顯著地促進了工業(yè)的升級,而在時間固定效應(yīng)模型中卻顯著地抑制了工業(yè)的升級,在雙固定模型中則對工業(yè)的升級表現(xiàn)出促進作用。這說明在區(qū)域?qū)用嫔?,我國不同省份間本身在工業(yè)發(fā)展水平上就存在較大的差距,其各省份政府基于自身區(qū)域特點對工業(yè)升級進行了不同程度的干預(yù),存在顯著的空間差異性特征,促進了工業(yè)升級。而在時間層面上,由于政府干預(yù)經(jīng)濟,一定程度違背了市場經(jīng)濟發(fā)展的原則,特別是我國在2008年全球金融危機后,為了穩(wěn)定經(jīng)濟,實施了強有力的刺激計劃,造成大量工業(yè)企業(yè)重規(guī)模輕創(chuàng)新,造成產(chǎn)能過剩,企業(yè)升級動力不足,大大延緩了工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的步伐。

    第五,創(chuàng)新環(huán)境變量在地區(qū)固定和時空雙固定模型中對工業(yè)升級均表現(xiàn)出顯著的抑制作用,而在時間固定效應(yīng)模型中則對工業(yè)升級表現(xiàn)出顯著的促進作用。說明在當(dāng)前階段,雖然我國對區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的改善投入了大量的資源,但尚存在重視不足,創(chuàng)新資源投入產(chǎn)生的效益不高,尚難以對區(qū)域工業(yè)升級產(chǎn)生促進作用,甚至由于創(chuàng)新環(huán)境的不足阻礙了工業(yè)升級的速度。而在時間維度上,隨著我國對科研制度、人才制度、激勵制度體系等的建設(shè)與完善,隨著時間的推移區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的改善促進了工業(yè)升級。

    第六,除了SEPDM的時間固定效應(yīng)模型中的空間誤差系數(shù)λ為正且顯著,說明該模型尚對工業(yè)升級存在空間效應(yīng)的影響外,在其他模型中,空間滯后自回歸系數(shù)ρ或空間誤差系數(shù)λ均不顯著,表明這些模型已經(jīng)基本上消除了空間效應(yīng)的影響。這也印證了在當(dāng)前階段,由于我國高端服務(wù)業(yè)集聚水平較低,空間分布較為分散情況下,高端服務(wù)業(yè)在本區(qū)域中對工業(yè)升級尚難以發(fā)揮出應(yīng)有的促進作用,對于周邊省份的溢出效應(yīng)就顯得更為微弱或者并不顯著。

    四、結(jié)論

    本文運用新經(jīng)濟地理模型,闡述高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的作用機制,發(fā)現(xiàn)三者間呈現(xiàn)U型曲線關(guān)系,即當(dāng)區(qū)域間空間溢出強度保持不變,提高高端服務(wù)業(yè)集聚水平可以推動工業(yè)加快升級;而提升區(qū)域間空間溢出水平,可以在任意高端服務(wù)業(yè)集聚水平下全面提高工業(yè)升級的速度。進一步利用我國30個省份2003-2016年空間面板數(shù)據(jù)模型對我國高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級關(guān)系進行驗證。得到以下幾點結(jié)論:

    1.中國工業(yè)升級在省級層面上存在空間正相關(guān),鄰近省份空間依賴性較強。因此,應(yīng)該從國家層面統(tǒng)籌安排,制定各省工業(yè)升級的產(chǎn)業(yè)政策,加強省域之間工業(yè)企業(yè)的交流合作,充分發(fā)揮各省份的自身優(yōu)勢促進工業(yè)發(fā)展。同時,加強區(qū)域協(xié)調(diào)與促進區(qū)域一體化發(fā)展,使得各省份能夠充分借鑒共享周邊省份工業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗與成果,并積極向周邊省份溢出,促進各個省份工業(yè)升級速度的提升和區(qū)域間的均衡發(fā)展。

    2.理論模型表明,高端服務(wù)業(yè)集聚水平的提高能夠促進工業(yè)的升級,但當(dāng)前中國高端服務(wù)業(yè)集聚水平不高,在區(qū)域?qū)用嫔须y以對工業(yè)升級產(chǎn)生促進作用,甚至減弱了工業(yè)升級的速度,而在時間層面上極大地促進了工業(yè)的升級速度。因此,應(yīng)該整合我國優(yōu)質(zhì)的高端資源,促進高端服務(wù)業(yè)集聚水平通過,進而促進工業(yè)的升級。

    3.FDI和創(chuàng)新環(huán)境變量在省級層面上拖累了工業(yè)升級,時間層面上卻顯現(xiàn)出明顯的促進作用。政府干預(yù)程度變量在省級層面上顯著促進了工業(yè)升級,而在時間層面上卻顯現(xiàn)出阻礙作用。因此,各級地方政府應(yīng)該摒棄重數(shù)量輕質(zhì)量的外資引進思維,提升外資引進的技術(shù)含量,引導(dǎo)FDI流向產(chǎn)業(yè)鏈的高端部分,特別是流向高端工業(yè)和服務(wù)業(yè),帶動我國工業(yè)升級;在營造與提升創(chuàng)新環(huán)境方面,各省份應(yīng)該進一步增加科研投入,積極培養(yǎng)與引進各類人才,破除當(dāng)前存在的許多妨礙科研甚至是違背科研規(guī)律的各項規(guī)章制度,完善科研的各項制度建設(shè),創(chuàng)造一個有活力的科研創(chuàng)新環(huán)境。同時,應(yīng)該協(xié)調(diào)產(chǎn)學(xué)研之間的關(guān)系,使得科研成果得到及時轉(zhuǎn)化,進而提升工業(yè)升級的速度。政府應(yīng)該簡政放權(quán),尊重市場規(guī)律,做好市場經(jīng)濟中的服務(wù)角色,通過規(guī)范市場,制定中長期的工業(yè)發(fā)展綱領(lǐng),促進工業(yè)的升級發(fā)展。

    注釋:

    ① 限于篇幅,具體推導(dǎo)過程可以參見參考文獻(xiàn)[1]的附錄A。

    ② 限于篇幅,具體推導(dǎo)過程可以參見參考文獻(xiàn)[1]的附錄B。

    ③ 限于篇幅,具體推導(dǎo)過程可以參見參考文獻(xiàn)[1]的附錄D。

    ④ 限于篇幅,具體推導(dǎo)過程可以參見參考文獻(xiàn)[1]的附錄E。

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